Qu'est-ce que le trading algorithmique et comment ça fonctionne ?

Aspects principaux

• Le trading algorithmique utilise des algorithmes informatiques pour automatiser l'achat et la vente d'instruments financiers selon des critères prédéfinis.

• Parmi les stratégies utilisées dans le trading algorithmique figurent le Prix Moyen Pondéré par le Volume (VWAP), le Prix Moyen Pondéré par le Temps (TWAP) et le Pourcentage de Volume (POV).

• Bien qu'il augmente l'efficacité et élimine le biais émotionnel du trading, il fait également face à des défis tels que la complexité technique et le risque de pannes du système.

Introduction

Les émotions ont souvent tendance à interférer avec la prise de décisions rationnelles lors du trading. Le trading algorithmique offre une solution en automatisant le processus. Dans cet article, nous explorerons sa définition, son fonctionnement, ses avantages et ses limitations.

Qu'est-ce que le trading algorithmique ?

Le trading algorithmique utilise des algorithmes informatiques pour générer et exécuter des ordres d'achat et de vente sur les marchés financiers. Ces algorithmes analysent les données du marché et opèrent selon des règles spécifiques établies par le trader. L'objectif est d'optimiser le trading et d'éliminer le biais émotionnel qui peut affecter négativement les résultats.

Comment fonctionne le trading algorithmique ?

Il existe différentes manières de mettre en œuvre le trading algorithmique, pas toutes efficaces ou réussies. Cependant, à titre illustratif, nous aborderons quelques exemples simples qui peuvent servir de point de départ et fournir des concepts de base sur leur fonctionnement pratique.

Définition de la stratégie

La première étape consiste à déterminer une stratégie de trading. Celles-ci peuvent être basées sur divers facteurs, tels que les mouvements de prix ou les motifs techniques. Par exemple, une stratégie simple pourrait consister à acheter lorsque les prix baissent de 5 % et à vendre lorsqu'ils augmentent de 5 %.

Programmation d'algorithmes

L'étape suivante consiste à convertir cette stratégie en un algorithme informatique. Le processus implique de coder des règles et des conditions dans un programme capable de surveiller le marché et d'exécuter des opérations automatiquement.

Python est un langage de programmation populaire pour cet usage en raison de sa simplicité et de la disponibilité de bibliothèques puissantes. Voici un exemple illustratif de la façon dont on pourrait coder un algorithme de trading simple en Python pour trader du bitcoin :

Ce code utilise la bibliothèque yfinance pour télécharger des données historiques de bitcoin (BTC-USD) et la bibliothèque pandas pour les traiter. Les stratégies de trading sont déterminées en créant des signaux d'achat et de vente basés sur les mouvements de prix. Spécifiquement, cet algorithme génère un signal d'achat lorsque le prix chute de 5 % par rapport à la clôture de la veille et un signal de vente lorsqu'il augmente de 5 %. La fonction execute_strategy itère à travers les données et imprime un ordre d'achat ou de vente en fonction du signal.

Test de rétroaction

Avant le lancement, l'algorithme est soumis à un backtesting utilisant des données historiques du marché pour évaluer sa performance passée. Cela aide à affiner la stratégie et à augmenter son efficacité.

Voici un exemple de la manière de réaliser le backtesting de la stratégie précédente :

Ce code simule l'achat et la vente de bitcoins selon les signaux générés par un algorithme pour suivre les soldes au fil du temps. La fonction backtest initialise le solde du compte, itère à travers les données pour exécuter des ordres d'achat et de vente, et imprime les soldes initial et final. Cette fonction aide à évaluer la performance passée d'une stratégie.

Exécution

Une fois correctement testé, l'algorithme peut se connecter à une plateforme de trading ou d'échange pour exécuter des opérations. Les algorithmes surveillent en continu le marché. Lorsqu'ils identifient une opportunité qui répond à leurs critères, ils effectuent automatiquement une opération.

De nombreuses plateformes offrent des APIs (Interfaces de Programmation d'Applications) qui permettent aux algorithmes d'interagir de manière programmatique avec le marché. Voici un exemple de la façon de passer un ordre de marché en utilisant l'API de Gate :

Ce code utilise la bibliothèque Gate_api pour se connecter à l'API de Gate. Il initialise le client avec une clé API et un secret, puis passe un ordre d'achat au prix du marché pour une quantité spécifique de bitcoin (BTC) en utilisant USDT. La réponse de l'API sera imprimée, incluant les détails de l'ordre.

Surveillance

Une fois que l'algorithme est en fonctionnement, un suivi continu est nécessaire pour garantir qu'il fonctionne comme prévu. Des ajustements peuvent être nécessaires en fonction des changements dans les conditions du marché ou des indicateurs de performance.

Cette surveillance peut inclure des mécanismes d'enregistrement qui documentent les actions de l'algorithme et les indicateurs de performance pour votre examen. Voici un exemple de la façon d'ajouter des enregistrements à un algorithme :

Ce code configure un mécanisme d'enregistrement en utilisant la bibliothèque logging de Python. Il crée un fichier de log nommé trading.log, et enregistre les actions d'achat et de vente avec la date et l'heure ainsi que le prix lorsque ces actions se produisent. Ces enregistrements aident à maintenir un historique détaillé de toutes les opérations exécutées par l'algorithme, facilitant l'analyse des performances et le diagnostic de problèmes potentiels.

Stratégies de trading algorithmique

Voici des exemples de certains indicateurs qui pourraient être potentiellement utiles dans des stratégies de trading algorithmique.

Prix Moyen Pondéré par Volume (VWAP)

Le VWAP est un indicateur qui peut être utilisé dans des stratégies de trading visant à exécuter des ordres aussi près que possible du prix moyen pondéré par le volume. Le concept consiste à diviser l'ordre total en petits fragments et à les exécuter pendant une période déterminée dans le but d'égaliser le prix moyen pondéré par le volume du marché.

Prix Moyen Pondéré par le Temps (TWAP)

La stratégie TWAP est similaire au VWAP, mais elle se concentre sur l'exécution des opérations de manière uniforme sur une période déterminée, plutôt que de les pondérer par volume. Cette stratégie vise à minimiser l'impact des grandes ordres sur les prix du marché en les répartissant dans le temps.

Pourcentage de Volume (POV)

Le POV implique l'exécution d'opérations basée sur un pourcentage prédéterminé du volume du marché. Par exemple, un algorithme pourrait essayer d'exécuter des opérations représentant 10 % du volume total du marché pendant une période spécifique. Cette stratégie ajuste les taux d'exécution en fonction de l'activité du marché pour minimiser son impact.

Avantages du trading algorithmique

Efficacité

Le trading algorithmique peut exécuter des ordres à grande vitesse, souvent en millisecondes, permettant même aux petits mouvements du marché d'être exploités par les traders.

Trading sans émotions

Les algorithmes fonctionnent sur la base de règles prédéterminées et ne sont pas influencés par des émotions comme le FOMO ou la cupidité. Ils peuvent réduire le risque de décisions impulsives qui pourraient affecter négativement les résultats du trading.

Limitations du trading algorithmique

Complexité technique

Développer et maintenir des algorithmes de trading nécessite une expertise technique en programmation et en marchés financiers. Cela peut représenter une barrière pour de nombreux traders.

Défaillances du système

Les systèmes de trading algorithmique sont susceptibles à des problèmes techniques, tels que des erreurs de logiciel, des problèmes de connectivité et des pannes matérielles. Ce problème peut entraîner des pertes financières significatives s'il n'est pas géré correctement.

Conclusion

Le trading algorithmique implique l'utilisation de programmes informatiques pour exécuter automatiquement des opérations basées sur des règles et des critères prédéterminés. Bien qu'il offre divers avantages, tels qu'une plus grande efficacité et un trading sans émotions, il fait également face à des défis tels que la complexité technique et le risque de défaillances du système.